Перейти к материалам
медуза

Как читают (зачеркнуто) считают «Медузу» Немного про аналитику и то, как цифры влияют на редакцию и продуктовый план

Источник: Meduza

Рассказывает аналитик «Медузы» Дмитрий Ларченко.

Несколько раз я смотрел в гугл-аналитику сервисных проектов, прошедших SEO-оптимизацию. Там всегда выделено огромное количество срезов аудитории, десятки или даже сотни показателей конверсии. Все это выглядит как рабочее место бортинженера военного самолета: стрелочки, циферки, графики самописцев.

У нас все с первого взгляда устроено намного проще. Если рассматривать «Медузу» как сервис, то есть одна большая цель — следить за тем, чтобы наш контент был легко доступен на разных платформах (веб, соцсети, приложения, почтовая рассылка, агрегаторы подкастов). И эта цель очень плохо бьется на конкретные маленькие задачи.

В прошлой жизни, лет 10 назад, эти маленькие задачи как раз работали. Интернет-СМИ состояли, по сути, из одной платформы — сайта — и бились за повышение глубины просмотра и снижение числа отказов — проще говоря, всеми силами загоняли пользователей на сайт и заставляли им как можно активнее пользоваться.

У нас таких задач нет. Скажем, человек подписан на «Медузу» в твиттере. Он увидел анонс интересного ему лонгрида, перешел на сайт, прочитал материал, закрыл. Формально Google Analytics считает его отказником, то есть в старом мире — человеком, которому не интересен наш контент. А ведь на самом деле это гиперлояльный читатель, который видит все наши заголовки и кликает на самый интересный из них. Только видит он всю ленту «Медузы» не на нашем сайте, а в своем твиттере, телеграме или на любой другой платформе.

Короче говоря, мы стараемся смотреть на «Медузу» как на большое, разнообразное, многоплатформенное издание и не считаем какую-то площадку приоритетной. У каждой из них свои задачи: мобильный сайт привлекает нам больше всего новой аудитории, десктопная версия удобна для чтения лонгридов, а приложение — лучший продукт для тех, кто проводит с «Медузой» каждый день.

Точно так же свои задачи у каждой соцсети: телеграм и твиттер оперативно распространяют важные новости на огромную аудиторию, а фейсбук отлично подходит для того, чтобы большому количеству людей показывать добрые и смешные публикации, вроде нашего «Шапито». 

Работа с данными внутренней статистики — это всегда большие (до 90 тысяч строк) таблички в «Экселе» или «Гугл-докс». Самое сложное — возвращаться к этим табличкам через пару месяцев — сначала смотришь на них, как на клинопись, и ничего не понимаешь.

То, как все это работает, мы отслеживаем на основе моих квартальных или годовых отчетов. Ежедневно же следить за переходами из «Яндекс.Дзена», попаданием или непопаданием наших материалов в алгоритмы фейсбука мы не считаем необходимым. 

В общем, у нас есть:

  • базовая автоматическая аналитика для того, чтобы группа выпуска формировала повестку в десктопной и мобильной версии, а также в мобильном приложении; 
  • мои ежеквартальные отчеты, с помощью которых мы делаем ревизию основных платформ;
  • в остальное время мы занимаемся мини-исследованиями, запрос на которые приходит от редакции, коммерческой службы, или мы вместе формируем его на продуктовых совещаниях. В основном эти исследования нужны, чтобы помочь в принятии редакционных и продуктовых решений.

С помощью данных мы узнаем множество интересных вещей. Например (с помощью utm-меток), не так давно выяснили, что наши подписчики в твиттере почти не приходят читать новости на сайт — им достаточно 280-символьного краткого содержания. А переходы из чужих твитов — наоборот, один из основных источников внешнего новостного трафика.

Гугл-аналитика — основной источник информации по сайту.

Еще, когда работали над новым приложением, внезапно поняли, что в старом какое-то количество пользователей регулярно пользуется рубриками («Истории», «Игры», «Шапито», «Разбор»). Очень удивились, потому что не могли сообразить, как все они туда попадают. Дело в том, что рубрик не было видно в старом приложении для айфона (а у всех нас был айфон), зато они были на андроиде, и про это все забыли. Справедливости ради замечу, что с тех пор мы побороли айфоноцентричность и у пяти или даже шести человек в продуктовой группе есть андроиды.

Наконец, данные позволяют нам «отсекать хвосты» — те платформы, устройства, типы использования, которые сходят на нет и больше не будут развиваться. Например, за последний год среди пользователей приложения у нас не осталось почти ни одного пользователя айфона с экраном меньше «шестерки». Поэтому мы сделали так, чтобы новое приложение загружалось на 5, 5s и старом SE, но оптимизировали его, конечно, под более новые смартфоны. В мобильном вебе, кстати, пользователи с такими телефонами все еще встречаются, и у них все должно полноценно работать.

«Яндекс-метрика» позволяет очень быстро и наглядно понять, как работают различные источники трафика. В редакции говорят «откуда к нам идет отец Трафоний».

Пока это все, буду рад ответить на ваши вопросы, а сейчас отвечу на те вопросы, которые мы придумали сами. 

Какими инструментами мы пользуемся

Внутренняя статистика (хранится довольно много данных, но не ко всем из них есть быстрый и удобный доступ). «Яндекс-метрика» (подключена только для сайта), Google Analytics (считает сайт и считала старые приложения), Analytics for Firebase (считает новое приложение). Функционала Firebase «из коробки», кажется, пока не хватает для того, чтобы про новое приложение понимать все. Мы выбираем какие-то дополнительные инструменты.

«Яндекс-аналитика» лучше всего работает для продвинутой статистики сайта в реальном времени. Например, мы идем туда, если посреди дня видим неожиданный прилив или, наоборот, отлив посетителей. Также мы с помощью «Яндекса» проверяем, что происходит, когда между внутренней статистикой и гуглом появляются расхождения. Гугл, в свою очередь, основной источник данных для наших ежеквартальных отчетов, с помощью него мы ловим длинные тренды и даем расширенные отчеты рекламодателям. А внутреннюю статистику мы в основном используем для внутренних же нужд. Например, считаем подкасты (потому что здесь и близко нет универсального инструмента) и смотрим на работу тех или иных отделов редакции. 

Какие задачи ставит редакция

Редакция ставит задачи, которые звучат «а что у нас с…». Я, как правило, задаю несколько наводящих вопросов, и вместе мы точнее формулируем запрос. Я стараюсь этот запрос удовлетворить и заодно создать себе инструменты, чтобы в следующий раз что-то похожее было сделать проще и быстрее, ну и наконец — рассказать о том, что не входило в задачу, но бросилось мне в глаза.

Пример из последнего: оказалось, что новости со словом «умер» в заголовке набирают примерно в два раза больше просмотров, чем со словом «погиб». Похоже, потому, что мы пишем «умер» об известных, важных, великих людях, которых читатели считают своими знакомыми и которым сопереживают больше, чем обезличенным погибшим в авиакатастрофах, природных катаклизмах и других происшествиях.

Если нужно быстро ответить на конкретный запрос, я пользуюсь инструментом Query Explorer. Это быстрее, чем те же самые данные получать через основной интерфейс Google Analytics

Какие ивенты мы отсылаем в Google Analytics

Опустим здесь ивенты Firebase, которые мы отсылаем гуглу по итогам пользования новым мобильным приложением (там очень много всего), и пройдемся по сайту. Там есть ивенты, связанные со всеми интерактивными материалами (начать игру, закончить игру, плей-пауза-перемотка в подкастах, взаимодействия с интерактивной картой и так далее), некоторыми интерфейсными элементами (например, раскрытие и закрытие спойлера в длинных материалах), и какое-то количество ивентов, связанных с анонсированием партнерских материалов и промо. Плюс скроллинг-информер (с его помощью смотрим дочитываемость материалов).

Чего не хватает

Сложнее всего сейчас считать прослушиваемость подкастов. У нас есть данные, говорящие о количестве скачиваний аудиофайлов с наших серверов. Есть данные по прослушиваниям на наших платформах (mobile-web, desktop, мобильные приложения), есть очень подробная статистика в Apple Podcasts… А вот что происходит на других сервисах, где слушают наши подкасты, мы понимаем с трудом или с запаздыванием. Например, недавно выяснилось, что подкаст «Медузы» про Латвию — «Лаби» — оказался чрезвычайно популярен на «Яндекс.Музыке». С помощью наших инструментов мы никак не могли это узнать: «Яндекс» один раз скачал с нашего сервера все аудиофайлы, а дальше раздавал их самостоятельно. И когда однажды они поделились статистикой, мы были приятно удивлены.

Читайте другие материалы о «Медузе» в нашем блоге.

Дмитрий Ларченко